Anubis与TEQC软件在多模GNSS数据质量检查中的应用与对比分析

肖 燕,周 飞,唐诗华,刘海锋,蒲 伦

(1.桂林理工大学 a.测绘地理信息学院;b.广西空间信息与测绘重点实验室,广西 桂林 541006;2.广西壮族自治区基础地理信息中心,南宁 530023;3.武汉大学 测绘学院,武汉 430079)

随着导航卫星系统的发展,用户已可获得GPS、GLONASS、BDS和Galileo等多模GNSS观测数据, 测量精度要求也不断提高。 目前常用的GNSS数据质量检查软件有TEQC、 BNC(BKG Ntrip Client)及gfzrnx等。 其中, TEQC软件可以对RINEX2格式的数据进行格式转换、 数据编辑和质量检核等操作, 但随着软件的维护更新, 可视化文件由COMPACT1升级为COMPACT3格式, 从而导致传统的TEQC可视化的工具可能不再适用; 与TEQC相比, BNC支持RINEX3格式, 是基于Qt开发框架的开源软件, 但是目前主要对传统信号、 频点的数据质量进行分析, 尚不支持对BDS的数据质量分析[1]; gfzrnx软件可以同时支持RINEX2和RINEX3格式, 但软件不开源,且无法进行可视化分析[2]。

由于各卫星系统的不断发展和完善, 以及用户对精度的需求不断提高, 解决多模数据质量检查及可视化分析的问题逐渐成为当今研究的热点。 Anubis是由捷克共和国的Geodetic Observatory Pecny (GOP)研究机构基于 G-Nut核心库开发的一款开源的命令行工具, 可对所有可用GNSS星座的观测数据进行质量检查和可视化分析[3-4]。 陈秀德等[5]利用Anubis对MGEX站数据进行检测, 介绍并验证了Anubis的数据检查和可视化的主要功能。 陈佳清等[6]利用G-Nut/Anubis软件对某市CORS观测数据质量进行检核,实现了GNSS数据质量检核可视化一键命令式解决, 提供了丰富的数据质量检核指标。 刘智强等[7]利用Anubis对JFNG站和HUEG站的实测GNSS数据进行质量分析, 证实了Anubis用于GNSS数据质量分析具有操作简单、评价内容丰富、图形化好、代码开源等优点。 康朝虎等[8]利用Anubis对多系统GNSS观测数据进行预处理, 并对其单点定位精度、 多路径误差、 信噪比进行了可视化分析。 鉴于此, 本文首先介绍了质量检查的关键指标, 在此基础上利用Anubis对CORS基准站GNSS观测数据进行质量检查,将结果与TEQC软件对比分析,研究了两款软件的差异。此外,对Anubis的可视化分析研究表明，Anubis可实现对多模GNSS数据的质量检查,并且可提供丰富的可视化分析手段,对于CORS站等多模数据质量检查和控制具有一定的参考价值。

1 质量检查指标

观测数据质量是确保GNSS定位精度的前提,而GNSS观测数据的质量可从数据有效率、周跳、多路径效应、电离层延迟变化率以及信噪比等指标反映出来。

数据有效率是表征基准站有效观测值和评估数据完整性的指标,根据观测时设置的卫星截止高度角及相应时段的卫星星历,可计算理论上能接收的卫星观测值个数N0,然而实际上由于观测环境和接收设备的影响,在该时段接收到的观测个数N1与理论值不相等[9],该差异可通过数据有效率R衡量

R=N1/N0。

(1)

多路径效应是在发射导航信号的卫星、接收机天线及天线附近物体之间构成的某种相对空间关系的环境下产生的合成信号相对于直达接收机天线信号的一种延迟现象[10]。这种延迟信号由于其对波长的依赖性而导致每种类型的GNSS信号具有不同的测量误差,且直接反映了基准站周围的环境质量,因此是衡量GNSS观测数据质量的重要指标之一。计算L1、L2载波多路径效应[11]:

(2)

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其中：MP1、MP2分别表示L1和L2载波上的多路径效应对伪距和相位影响的综合指标；P1、P2分别表示L1、L2两波段上的伪距观测值；φ1、φ2分别表示L1、L2载波相位观测值；λ1、λ2分别代表L1、L2载波的波长；α表示L1、L2两波段频率f1和f2之比的平方,即α=(f1/f2)2。

周跳是指接收机在跟踪卫星过程中,由于某种原因发生信号失锁,导致载波相位观测中整周计数不连续,进而使相关观测值较正常值出现一个整数周的跳跃,可用o/slps值或CSR来表示周跳情况[14]

周跳=o/slps,

(4)

(5)

式中：o为观测值个数;slps为周跳次数。

本文对CORS站数据质量的评价主要选取了数据有效率、多路径效应、周跳等3项指标。数据有效率应保持在90%以上[12],如果低于一定比例,则说明数据的完整性不足,有必要系统地分析外部环境因素。国际GNSS服务组织(IGS)的数据质量检测分析显示,对于多路径效应而言,2/3的IGS站的MP1和MP2平均值分别小于0.5和0.75 m[13-14]。此外,超过半数的IGS站的每千历元的周跳CSR平均值小于5,观测值与周跳o/slps的值大于200, 2/3以上的CSR平均值是在10以下。根据IGS的经验标准以及具体的工程要求,若某一指标超限或者多个指标均接近限值,则可认为该数据的质量不佳,可根据实际需要对其进行剔除或降权。

2 算例分析

2.1 TEQC与Anubis质量检查

为了进行两款软件的质量检查对比分析,一致采用广西桂林市GLLG CORS基准站的2019年1月1—7日共7 d的全天观测数据进行质量检查对比,数据采样间隔为15 s(采样间隔可根据实际要求进行设置),根据高度角设置原则[15],本次将卫星截止高度角设为10°,接收机型号为TRIMBLE NETR9,天线类型为扼流圈天线。

TEQC质量检查命令为: teqc+qc+plot -nav GLLG****.19nGLLG****.19o。

Anubis质量检查命令为:Anubis-x anub-2.1.2.cfg-lprocess.log。

其中, anub-2.1.2.cfg为配置文件, 与TEQC的默认配置不同, Anubis提供了可文本编辑的配置文件, 且在使用前需要对其设置质量检查的数据文件名和生成的质量检查报告名。

表1列出了2019.2.25版本的TEQC以及2.2.4版本的Anubis质量检查生成的文件。在质量检查时,TEQC步骤简单,可以直接输入命令进行质量检查,TEQC分别从卫星仰角、方位角、多径效应、 电离层延迟误差、 电离层延迟率和信噪比等因素全方位分析GNSS观测数据的质量。 与TEQC相比, Anubis在进行质量检查时, 需要配置默认文件, 但同样可以进行多方面的数据质量分析, 其质量检查报告的所有指标包含在.xtr和.xqc两个文件中。

表1 TEQC和Anubis质量检查生成的文件

以2019年第1天为例,图1展示了两款软件的质量检查报告文件的部分摘要内容。两款软件一致列出了观测数据各项质量指标:数据观测的开始时间为00:00:00, 结束时间为23:59:45, 采样间隔为15 s, 采样时长为24 h。 对于实际采样数, TEQC和Anubis计算的实际观测数据相差较小,分别为85 504和88 214, 然而由于两款软件的期望采样数不一样(分别是88 429和111 442), 因此其报告的数据有效率相差较大, 分别为97%和74%。 两款软件报告的周跳o/slps也相差较大, 分别为42 752和1 116。 Vaclavovic等[4]研究表明, 导致这些结果的原因是软件设置的期望值和计算方法不一样。 此外, 从多路径来看, 由于在本次实验中, TEQC没有分开计算GPS和GLONASS等不同星座的多路径值,MP1、MP2分别为0.39、 0.40 m; 而Anubis则默认对不同星座进行了分别计算, GPS的MP1、MP2分别为28.9、 29.4 cm, GLONASS的为46.2和39.3 cm。

图1 质量检查报告文件摘要内容对比

为了进一步对比研究Anubis与TEQC的质量检查精度,本文以TEQC的采样期望值为标准,采用式(1)和式(4),在Anubis报告文件的基础上,分别重新计算了数据有效率Ratio和周跳o/slps。此外,将Anubis软件计算的不同星座的多路径值取平均值代表这次观测的多路径值,结果见表2。

可以看出,TEQC和Anubis两款软件计算的质量检查指标几乎一致,但是,对于数据有效率和周跳两个指标,Anubis的计算值均比TEQC的大,而对于剩下的其他指标(CSR和多路径指标),Anubis的计算值均比TEQC的小,说明在质量检查方面,如果按TEQC的期望采样率计算,Anubis质量检查指标相比TEQC“宽松”,且两者的检查仍相差不大。

2.2 Anubis可视化分析

TEQC和Anubis都可对质量检查结果进行可视化分析,其中TEQC需借助第三方软件(如QCVIEW等)对质量检查文件进行可视化。Anubis相比TQEC更为便捷,且可从更多角度对质量检查结果进行可视化,可视化命令为:plot_Anubis.pl -ifile ANUBIS.xtr -plot=“anubis.png” -all -all -title=“SITE [YEAR: DOY]”。 其中,plot_Anubis.pl为Anubis开发的可视化工具,ANUBIS.xtr为Anubis生成的质量检查报告,命令后半部分为一系列可设置的绘图参数。本文选取2019年第27天GLLG站24 h的数据对Anubis可视化进行研究。

表2 TEQC与重新计算的Anubis质量检查结果统计对比

图2统计了各星座对应时刻的可见卫星数,BDS和GPS的全天时刻可见卫星数均相比GLONASS和Galileo多。结合图3可看出,该接收机对北斗系统仅接收到BDS-2的卫星,未接收到BDS-3的卫星,其中横轴为卫星编号，竖轴为卫星可用的码或相位频段数。图4为各星座的天球轨迹图,横轴为卫星方位角,竖轴为高度角。BDS、Galileo、GLONASS、GPS四大星座的高度截止角均为10°。由于GPS和GLONASS发展较早,建设已完善,天球轨迹全球分布较为均匀,而BDS首先面向亚太地区提供服务,逐渐扩展到全球,在2019年系统还未完全建成,因此BDS和卫星数较少的Galileo星座的天球轨迹示意图分布较稀疏和不均匀,但因CORS位于国内,属于目前BDS的主要服务区,因此图2中BDS对应时刻的可见卫星数仍比GPS略多。

由图3可知, 本次观测到的BDS星座的卫星总数为15颗, 结合图2分析, CORS站每小时平均能观测到BDS卫星数为11～12颗；而观测到GPS星座的卫星总数为31颗,CORS站每小时平均观测到的GPS卫星数为8～9颗。由此可见,在国内BDS同一颗卫星的利用率相比其他星座更高。图5a展示了各星座对应波段观测到的卫星数,图5b为用户选定的高度角下和水平高度角下可观测的卫星个数占比，其中彩色标定的是用户设定高度角下的可观测卫星个数占总体该频段下理论观测个数的比值，黑色标记用户设定高度角为水平时的可观测卫星个数占总体该频段下理论观测个数的比值，该图展示了不同测距码和载波频段对应的设定高度角下与不设定高度角下所能观测到卫星个数占整体个数的情况。可见不管是卫星数还是观测角,GPS的C1、C2码、L1、L2载波以及S1、S2波段观测到的卫星数量相比GPS其他波段的多,观测高度角范围则比其他波段的更大,而其他星座的各波段的观测情况相当。图5c展示了不同高度角下的可见卫星数占比。

图3 各星座的卫星统计

图2 各星座的多频(彩色)/单频(灰色)可见卫星柱状图

图4 星座天球轨迹示意图

图6给出了各卫星星座的数据质量统计汇总信息, 主要包括数据可用率、 数据剔除比率、 剔除的单频观测数，以及由历元、 卫星失锁和信号扰动导致的周跳数量以及多路径效应。 从图6a可看出, GLLG站当天的观测完整历元数达到100%, 为了确保观测数据的质量,Anubis对单频观测值进行了剔除并且统计;图6b结合图2可知该卫星星座某些时刻可见卫星为单频卫星,由此导致Anubis删除了约1 900个GLONASS的单频观测数据, 删除率较高; 图6c可知, GPS、 Galileo和BDS均出现了较少的信号中断丢失,这反映了观测环境变差,此外,GLONASS卫星数据还出现了周跳和失锁的现象;图6d展示了选定频段的多路径值,在本次观测中的Galileo、BDS和GPS的多路径值相当,而GLONASS的多路径值略大。

从质量检查结果图7a多路径RMS统计结果来看, 各星座的多路径大小顺序为:Galileo

图5 观测卫星数统计图

图6 观测数据质量整体统计

图7 质量检查结果图

由图8a各方位的定位精度统计图可知,GPS和Galileo的定位精度较好,且各星座在U方向的定位误差均大于其他方向。图8b为偏差气泡图,中心为0 m偏差,离中心越远,偏差越大。可知GPS和Galileo的点相对于集中,说明偏差较小,而GLONASS和BDS的相对分散,点不均匀,说明偏差较大,且性能相对不稳定。

图8 单点定位在二维平面的离散度统计

图9展示了不同频段的多路径时间序列(GPSM2X、GPSM1C、GPSM5X、GPSM2W为GPS不同波段多路径;GLOM1C、GLOM2P、GLOM2C为GLONASS不同波段多路径;GALM7X、GALM1X、GALM5X、GALM8X为Galileo不同波段多路径;BDSM2X、BDSM7X为BDS不同波段多路径),通过分析时间序列可了解观测数据在当天的不同时刻的质量情况,有利于决策测量时间。BDS的L2波段的多路径值在20:00,出现了较密集的圆点,说明这一时间出现了较大的多路径值。此外，其他星座的不同波段也在08:00后和20:00前出现较密集的圆点的概率较大,说明这些时间段的观测质量相比其他时段略差。

图10反映了信噪比随时间的变化。点越密集,反映信噪比越高,数据质量越好。GPS、GLONASS和Galileo三卫星的信噪比图呈现出中间大两头小的趋势,具体来说,测站早上05:00—08:00和下午17:00—20:00这两段时间信噪比降低,导致这一现象的具体原因有待下一步研究。

图9 各卫星星座的多路径效应时间序列

图10 各卫星星座的信噪比时间序列

3 结束语

本文研究了利用Anubis进行质量检查及可视化的方法, 通过与TEQC质量检查结果对比, 发现TEQC与Anubis在质量检查方面各具优势, TEQC具有质量检查快速、 分析内容全面等优点; Anubis则可以支持RINEX3格式的数据, 且具有质量检查结果比TEQC宽松,但差异不大的优点。在此基础上,利用Anubis对CORS站1 d的观测数据进行质量检查和可视化分析,结果表明Anubis能够从卫星星座、信号波段以及观测数据质量指标等各方面进行详细分析,且提供了多路径和信噪比的时间序列图,因而能够对观测数据的质量随时间变化的情况进行分析,可为测量作业的时间安排提供一定的参考依据。根据实际应用的具体需求,对Anubis进行二次开发和软件封装是接下来的研究工作。